'''import pandas as pd
path = "D:/IDEProjects/Test/DataFile/ALL.csv"

# 读取原始 CSV 文件
df = pd.read_csv(path)

# 循环处理每一列
for column_name in df.columns:
    # 提取当前列的数据
    column_data = df[column_name]

    # 创建新的 DataFrame 以保存当前列数据
    new_df = pd.DataFrame({column_name: column_data})

    # 构建新文件名
    new_filename = f"D:\\IDEProjects\\Test\\{column_name}.csv"

    # 保存为新的 CSV 文件
    new_df.to_csv(new_filename, index=False)'''

"""
path = "D:/IDEProjects/Test/去重data_all.csv"

import pandas as pd
import torch

# 设置打印选项，将数据全部打印展示，不被省略
torch.set_printoptions(threshold=torch.inf)

# 放宽打印的行列限制,不然会打印出......
pd.set_option('display.max_columns', 13)
pd.set_option('display.width', 6000)
pd.set_option('display.max_colwidth', 6000)
# 数据处理部分删除一些数据，导致id和总行数对不上
pd.set_option('display.max_rows', 7703)

# encoding='...'        -----指定编码的形式
# header=0              -----指定标头列名
# names=['...','...']   -----如果没有标头列名，可以传入参数
# index_col='...'       -----把该字符串作为行的索引
# usecols=['...','...'] -----输出指定列
a = pd.read_csv(path, encoding='utf8',usecols=['id', 'company'])
print(a)
"""


#合并单独列为新文件
'''
import pandas as pd

path = "D:/IDEProjects/Test/DataFile/ALL.csv"

# 读取原始 CSV 文件
df = pd.read_csv(path)
address = df['address']
company = df['company']
new_df = pd.DataFrame({"address": address,
                       "company": company})

# 构建新文件名
new_filename = f"D:\\IDEProjects\\Test\\address_company.csv"

# 保存为新的 CSV 文件
new_df.to_csv(new_filename, index=False)
'''

import pandas as pd
path = "/DataFile/ALL.csv"

# 读取原始 CSV 文件
df = pd.read_csv(path)

# 提取company和title两列
extracted_data = df[['company', 'address']]

# 保存提取的数据到指定路径
extracted_data.to_csv('D:\\IDEProjects\\Test\\DataFile\\company_address.csv', index=False)
